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Vertiefung «Digital Health»

Im Gesundheitssystem ermöglicht die Digitalisierung bessere Diagnosen und personalisierte Behandlungen. Lernen Sie den «Menschen als Datenquelle» zu erschliessen und tragen Sie dazu bei, Krankheiten vorzubeugen und sie besser zu verstehen.

Die Medizin ist längst nicht mehr ausschliesslich Arbeitsbereich von Ärztinnen und Ärzten, sondern ebenso von Technikern, Ingenieurinnen und Mitarbeitenden aus verschiedenen Wissenschaftsdisziplinen. Alle arbeiten dabei interdisziplinär zusammen. Gerade der immer häufigere Einsatz von Sensoren, die eine Vielzahl von Daten („Big Data“) anfallen lassen, verlangt nach entsprechenden Spezialistinnen und Spezialisten, die diese Daten verarbeiten und analysieren können. Es braucht deshalb Expertinnen und Experten wie die Abgängerinnen und Abgänger des BSc Studiengangs Applied Digital Life Sciences.

Die thematischen Schwerpunkte der Pflichtmodule liegen auf den grossen Datenmengen, die wir Menschen «produzieren» und auf den entsprechenden Methoden, Verfahren und Sensoren, die wir für den Fortschritt in der Gesundheit einsetzen. Sie lernen, Daten aus patientenbezogenen Sensoren, Geräten oder bildgebenden Verfahren zu analysieren und daraus die richtigen Schlüsse zu ziehen sowie Prozesse in der medizinischen Diagnostik und im Gesundheitswesen zu optimieren.

«Die Zukunft im Gesundheitsbereich ist digital. Es ist allerdings of schwierig, die riesigen Mengen an verfügbaren Gesundheitsdaten zu verstehen und sicher zu nutzen. Der Studiengang Applied Digital Life Sciences mit der Vertiefung Digital Health bietet hier eine spannende Perspektive.»

Peter Ohnemus, President & CEO, dacadoo AG, Zürich

Sie lernen ...

Beispiele von Projekten, die Sie in Zukunft bearbeiten könnten

Karriere

Unternehmen im Gesundheitssektor, in der Biomedizin sowie im Biotechnologie- und Pharmabereich sind typische Arbeitgeber. Sie möchten wissen, wo Sie der Berufsweg nach dem Studium hinführen könnte? Einen Ausblick präsentieren wir auf unserer Karriereseite.

Ausbildung - Modulübersicht

Die Pflichtmodule werden ergänzt durch Wahlpflichtmodule, die Ihnen die Möglichkeit bieten, sich entweder in Spezialthemen innerhalb der Vertiefung oder in ergänzenden Themenkreisen weiterzuentwickeln und ein individuelles Ausbildungsprofil nach Ihren Wünschen zu erstellen.

Es besteht die Möglichkeit, gewisse Wahlpflichtmodule zu einem Minor zu kombinieren. Ein Minor entspricht mindestens 12 ECTS-Punkten, wovon etwa die Hälfte in Form einer Projektarbeit absolviert wird.

Hinweise zur Modulübersicht

Semester zu erreichende ECTS (insgesamt 180) in Modulen
1. - 3. Semester je 30 ECTS Pflichtmodule
4. - 6. Semester je 30 ECTS, Pflichtmodule und Wahlpflichtmodule inkl. Minor

Die Modulprüfungen finden jeweils zeitlich abgesetzt nach Ende der Vorlesungszeit statt. Ein Modul gilt als bestanden, wenn ein Notendurchschnitt von mindestens 4.00 erreicht wurde, keine Einzelnote unter 2.5 liegt und alle Prädikate erzielt wurden.

Diese Modultafel ist gültig ab12. September 2022

Legende

Grundlagen

Data Science & Computation

Projekte & Labs

Digital Life Sciences Module

1. Semester, ECTS: 30

Analysis & Algebra
ECTS: 6

English
ECTS: 2

Gesellschaft, Kultur, Sprache
ECTS: 2

Daten und Information
ECTS: 4

Programmieren
ECTS: 4

Physical Computing in Life Sciences
ECTS: 4

Anorganische Chemie
ECTS: 4

Biologie & Technikgrundlagen
ECTS: 4

2. Semester, ECTS: 30

Systeme & Modelle der Physik
ECTS: 4

English
ECTS: 2

Gesellschaft, Kultur, Sprache
ECTS: 2

Statistik und Wahrscheinlichkeit
ECTS: 4

Numerische Grundlagen d. Data Science
ECTS: 4

Datenzentriertes Programmieren
ECTS: 2

Versuchsplanung & Auswertung Praktikum
ECTS: 4

Systeme der Biologie
ECTS: 4

Organische Chemie
ECTS: 4

3. Semester, ECTS: 30

Math. Modelle und Analyse
ECTS: 4

Datenbanken
ECTS: 4

Statistische Modellierung & Simulation
ECTS: 2

Maschinelles Lernen
ECTS: 4

Data Engineering
ECTS: 4

Life Sciences Datalab - Praktikum
ECTS: 8

Life Sciences Datalab - Methoden & Techniken
ECTS: 4

4. Semester, ECTS: 30

Data & Society
ECTS: 2

Modelling of Complex Systems
ECTS: 2

Neural Networks
ECTS: 4

OS and Infrastructure
ECTS: 4

Signal & Image Processing
ECTS: 4

Projektarbeit - Praktische Anwendung
ECTS: 6

Human Anatomy & Physiology
ECTS: 4

Biomedial Measurements and Imaging
ECTS: 2

Microbiology
ECTS: 2

Genomics
ECTS: 2

5. Semester, ECTS: 30

Economy & Entrepreneurship
ECTS: 4

Optimisation and High Performance Computing
ECTS: 4

Projectorient. Digital Storytelling & Visualisation
ECTS: 4

Individuelle Projektarbeit LS Applikation
ECTS: 8

Clinical Data Processing
ECTS: 4

Fluid Dynamics
ECTS: 2

Pathophysiology
ECTS: 2

Bioinformatics
ECTS: 2

Machine Learning in Diagnostic Imaging
ECTS: 2

Molecular Imaging
ECTS: 2

Image Processing for Remote Sensing
ECTS: 2

6. Semester, ECTS: 30

Ethics and Law
ECTS: 4

Bachelor Thesis
ECTS: 16

Digital Biomarkers
ECTS: 4

Biostatistics in Epidemiology and Genetics
ECTS: 4

Laboratory Informatics / LIMS
ECTS: 2

Bioinformatics 2
ECTS: 2

Integrated Omics
ECTS: 2